图数据库七大未来风暴：Graph AI崛起，洞察数据连接新价值，引领未来智能化潮流！

在数据库技术领域，图数据库已经显现出其独特的优势。在面对当今数据管理中的“爆炸性数据量、实时查询响应时间和更智能的数据激活三大要求”时，图数据库能够更好地应对。与传统的关系型数据库相比，图数据库更能满足这些需求。

图数据库的核心概念是“节点”和“边”，它们定义了数据元素之间的关系。这与关系型数据库有着本质的不同，因为图数据库更侧重于存储关系，而不仅仅是数据。这一特性使得“数据”和“关系”在图数据库模型中具有同等的重要性，为数据处理提供了全新的视角。

由于其独特的优势和灵活性，图数据库正逐渐成为业界关注的焦点。那么，到了2024年，图数据库会有哪些新的变化和发展呢?

Gartner 预测，图形处理和图数据库“将在未来几年内以每年 100% 的速度增长，以加速数据准备并实现更复杂和适应性更强的数据科学。

IDC报告显示，2022年中国图数据库市场规模达到2.4亿元人民币，预计2023年整体市场规模将超过4亿元人民币，呈现快速增长的态势。

根据Research and Markets的报告显示，未来图数据库市场规模预计将在未来几年保持强劲增长，主要受到大规模数据集的增加以及对实时数据分析和处理能力需求的增加的推动。

该报告预测，在未来5年内，全球图数据库市场规模将以每年超过20%的复合增长率增长。该增长预计将主要受到金融服务、医疗保健、零售和电子商务等行业对于图数据库技术的需求增加所推动。

另外，随着企业对于图数据库技术认识程度的提高，以及对于更有效的数据管理和分析工具的需求，图数据库市场增长空间将进一步扩大。

Db-engines的数据显示不同类别数据库受欢迎程度的历史趋势。数据显示，从2013年以来，图数据库是最受欢迎的数据库种类。

IDC的报告显示，图数据库对降本增效有明显作用。分析应用程序、数据智能软件平台以及数据集成和完整性工具受市场经济下行的挑战影响更小，因为他们是企业寻找新机会和降低风险的战略核心。

聚焦金融场景，存量经济时代更需要深层关系挖掘，金融科技的关联分析能力和支撑要求越来越高，打造更深刻的客户洞察和画像，从点、面、网来做网络分析，在采用图数据库后，部分银行拓客业务可增长50%用户。

根据DB-Engines Graph DBMS的数据，当前监控的图数据库企业数量已达到39个，预示着未来图数据库领域的企业数量仍将持续增长。

《数据库发展研究报告(2023 年)》揭示，我国数据库产品以关系型为主导，非关系型数据库作为辅助。其中，图数据库在非关系数据库中的占比达到了29.3%，具体数量为24个。这一数据显示了图数据库在中国市场的显著地位。

《IDC MarketScape：中国图数据库市场2023年厂商评估》报告提及的主要厂商包括创邻科技、Fabarta、华为云、杭州悦数、海致科技、蚂蚁集团、明略科技、Neo4j、蜀天梦图、TigerGraph、星环科技、嬴图等。这些厂商在IDC MarketScape模型下进行了综合评估。

特别值得注意的是，客户在选择图数据库产品时，越来越注重厂商的综合实力，包括解决方案的完整性、商业背景、技术研发能力、风险处理能力以及丰富的行业经验等。

部分厂商选择开源的产品路径来扩大影响力和开发者使用规模。然而，由于图数据库的专业性较高，客户在选择商业化版本时，开源的优先级相对较低。因此，厂商需要在开源投入与预期收益之间取得平衡。此外，出海业务往往更偏向于使用开源版本的图数据库。

根据IDC的报告，客户在选型时更加看重厂商的综合实力。上文提到客户更加注重厂商解决方案的完整性，尤其是银行客户更看重厂商的综合实力、商业背景、技术研发能力、风险处理能力以及丰富的行业经验，还有在场景探索的主动性和引导性，即厂商在提供客户挖掘和关联分析等简单能力后，如何深入客户业务场景来指引未来的开发计划，实现投入收益最大化。

值得注意的是，部分厂商会选择开源的产品路径，开源确实会扩大产品影响力和开发者使用规模，但由于图的专业性较高，客户在选择商业化版本评估时，开源的优先级较低，因此厂商也需要平衡开源投入与预期收益。另外，往往出海业务更加偏向开源版本。

在图数据库领域，开源产品依然在快速发展，但在某些关键性能上，用户仍需寻求商业产品的支持。

以GenAI的支持为例，Neo4j的开源版本(社区版)并不支持人工智能功能。若用户需要这方面的支持，只能选择商业版的Neo4j。

值得一提的是，国产自研的图数据库——星环分布式图数据库StellarDB在某些用户应用中已经成功替代了开源的Neo4j。例如，在银行领域的应用中，国产化替代的效果令人瞩目!

展望2024年，图数据库产品领域将呈现开源与商业产品并行发展的态势。开源产品如Neo4j与Redis Labs的Redis Enterprise商业产品将齐头并进。

同时，完全托管的NoSQL数据库服务，如Azure Cosmos DB、Amazon Neptune等，将与本地部署的产品，如星环StellarDB、TigerGraph、AnzoGraph DB、Oracle Spatial and Graph等共同发展。此外，DataStax将提供基于Apache Cassandra构建的分布式混合云数据库服务。

在2024年，一些开源或免费的图数据库也值得关注，包括GraphDB Lite、Neo4j社区版、OrientDB社区版、Graph Engine、HyperGraphDB、MapGraph、ArangoDB、Titan、BrightstarDB、Cayley、WhiteDB、Orly、Weaver、sones GraphDB和Filament等。这些产品可能在某些特定场景或需求中为用户提供有价值的选择。

《数据库发展研究报告(2023 年)》显示，随着数据自身丰富度不断增加，数据之间的关联性以及如何有效分析和处理数据之间的复杂关系成为从业人员研究的重点。

目前，一些图数据库已提供原生的图分析能力，无需将数据导出到外部计算平台，在图数据库内部即可完成图分析任务。相比于依赖外部计算平台的架构，原生的图分析可以免去同外部计算平台进行数据导入和导出的巨大开销，同时将计算的实时性由天或小时级别提高至分钟级甚至秒级。随着算力不断提升以及大模型技术持续发展，图计算技术与图神经网络技术将会让图数据的价值进一步得到释放。

专家认为，图数据库管理系统的使用提供了显示关系的模型。在图数据库中，数据实体表示为节点，关系表示为边。图数据库提供一种自然而有效的方法来分析复杂的数据连接。图数据库通常用于社交网络、欺诈检测、推荐系统等。

图数据库对于存储和查询复杂的数据结构非常有效。随着企业不断收集越来越复杂的数据，图数据库有可能在管理和处理数据方面变得更加有用。

图数据库管理系统的一个主要优势是关系是最高优先级。在图数据库中，数据实体之间的关系与单个数据点或节点一样重要(正在使用图数据库支持 AI)。

人工智能、自然语言处理和语义搜索应用程序正成为新兴数据管理操作的核心驱动力。为了更好地挖掘数据的深层价值，数据团队开始积极探索将知识图谱与这些先进工具相结合的方法。通过这种结合，团队能够获得传统数据库难以提供的深刻见解。

知识图谱在数据管理系统中发挥着至关重要的作用，它能够整合上下文、连接和本体，为数据赋予更丰富的意义。通过对真实世界实体之间关系的精确建模，知识图谱提高了数据处理任务的准确性和洞察力。

在实践中，知识图谱通常与图数据库紧密协作。图数据库以其独特的图形结构描述数据间的关系，如同一张清晰的系统草图。而知识图谱则位于图数据库之上，用于表征复杂的现实世界实体并阐明它们之间的内在联系。这种组合为用户提供了一种更直观、更易理解的数据表征方式，尤其适合非技术背景的业务用户。

知识图谱不仅是一个数据存储工具，更是一种知识库。它采用图结构化数据模型，整合并存储了实体、事件、情境或抽象概念之间的相互关联描述。此外，知识图谱还对术语背后的语义进行了编码，确保人类和机器都能够准确理解和推理其内容。

虽然图数据库本身能够使用图形结构对数据进行语义查询，但它通常缺乏本体的支持。因此，在存储和推理知识图谱中的复杂知识表示时，需要额外的努力。通过将知识图谱与图数据库有机结合，可以形成一个功能强大的知识图谱数据库，进一步提升数据管理的智能化水平。

利用向量数据库和图数据库，可以构建特定领域的大模型应用。在大模型应用开发软件栈中，知识图谱、向量数据库、模型仓库和图数据库构成的知识语义层，与模型运行层、大语言模型、提示工程层、应用前端集成层协同，帮助用户创建大模型应用，让每个人都拥有自己的个性化AI助理。

其中，向量数据库可用于应用的文本检索，让查询更满足人性化的需求；可以实现语音、图像、视频检索，覆盖如人脸识别、语音识别、视频指纹等各类AI场景；实现个性化推荐，做到千人千面的个性化推荐效果。

而图数据库和知识图谱联合，与大模型可视化端到端构建工具一起，提供了知识抽取融合、知识建模、知识图谱生成存储、基于大模型的知识问答等闭环功能。客户以知识图谱作为大语言模型提示即可发起模型微调，以较低代价就可获得行业的专属大语言模型问答应用。

而向量数据库、图数据库与大语言模型结合，可以构建业务域知识图谱和业务系统的应用服务，进一步提高人机交互的效率，提供更灵活的组合业务服务，激发出更多更深入的业务场景AI应用。相较于通用大模型，结合向量数据库、图数据库与知识图谱所存储的具体行业知识，领域大模型更精通特定行业的知识，具备高效的语料匹配能力和知识推理能力，能够有效回答用户的提问。

图数据库作为一种新兴技术，尤其在业务分析领域，被誉为“数据库技术的未来”。它与人工智能(AI)和机器学习(ML)的协同作用尤为显著，对AI和ML的发展起到了重要的推动作用。

图数据库的主要优势在于其能够展示数据之间的相互链接关系，这些关系在传统的表格SQL系统中无法有效表达。在处理需要快速识别复杂模式的问题时，图数据库的效率尤为突出。此外，图数据库通过呈现数据的上下文，为推断关系和增强AI提供了有力工具。

基于图形的人工智能(Graph AI)虽然仍处于起步阶段，但已展现出巨大的潜力。图数据库在建模方面提供了更强的表现力，并支持显著的计算复杂性，因此在开发和使用基于图的ML和深度学习(DL)模型方面具有很高的实用价值。

图数据库对AI和ML的关键作用体现在其对高度连接的数据结构的管理效率上。与传统的关系数据库相比，图数据库在存储和查询复杂关系方面表现出色，这对于AI和ML任务至关重要。图中节点的关联性不仅增强了特征提取，还加速了数据检索，这对于在昂贵的GPU上训练ML模型至关重要。

此外，图数据库的可视化功能在数据分析方面受到广泛重视，使其适合利用生成式AI和处理互连数据。这些功能以及图数据库与AI和ML过程的无缝集成，共同推动了图数据库在AI和ML领域的日益普及。

随着图形AI的不断发展，它正在迅速应用于多个领域，如影响力分析、情绪监控、反欺诈、参与度优化、市场细分等。虽然图形AI的成熟仍需几年时间，但预计它将提供一种卓越的人工智能形式，为各行各业带来更多创新和价值。

·https://analyticsindiamag.com/top-9-graph-database-picks-for-2024/

·https://www.predictiveanalyticstoday.com/top-free-graph-databases/

·https://www.dataversity.net/using-graph-technology-in-the-evolution-of-ai/

·https://www.techtarget.com/searchDataManagement/feature/Use-knowledge-graphs-with-databases-to-uncover-new-insights

·https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prCHC51042323

·https://mp.weixin.qq.com/s/6rYmk58OypU_Wwu0L7-nTw